基于分形插值的三维路面重构与分析

原始精细的路面谱是研究车辆与路面耦合的重要基础,对车辆的通过性和噪声、振动及不平顺性NVH(noise,vibration and harshness)分析有重要的应用价值。为了构建与原始路面相同或相近的路面谱,利用非接触式激光路面不平度仪测量沥青路面、水泥路面、比利时路面和砂石路面的三维路面不平度;基于分形理论,采用迭代函数法重构这四种路面谱;结合路面不平度的统计特性评价指标和分形维数对四种路面的原始谱和重构谱进行评价。研究结果表明:重构前、后路面谱的平均值、标准差、峰度系数以及分形维数变化范围在±5%以内,除水泥路面的偏态系数变化范围均在±9%以内,重构路面谱与原始谱具有一致性;重构路面谱保持了原始路面的结构特性,并具有路面的细微结构。     

农林类院校《测量学》课程思政教学改革与实践

为加强大学生的思想政治教育和提高课堂教学质量,以农林类院校专业课《测量学》为例构建专业课程思政体系,实施课程思政目标的有效教学路径,探索育才与育人相统一的教学模式,实现价值塑造、知识传授和能力培养的有机统一,可为其他专业课程思政教学改革与实践提供新思路与借鉴。      

基于压缩感知的图像降噪处理研究

在农产品图像的动态采集中,可能会出现粘结、叠加及背景干扰等一系列缺陷,同时稀疏采样的图像也可能是不完整的。对于这个棘手的问题,由压缩感知理论可以找到答案。压缩感知理论首先对采集的图像进行稀疏表达,然后选取适合图像的最优小波基,采用凸优化理论及其算法,可以得到花生图像的特征点(降噪点)并进行处理,从而完成噪声的去除。为此,在压缩感知理论的基础上,提出了运用快速迭代阈值收缩(FISTA)算法进行去噪处理,与其他的图像降噪方法相比,体现了速度快、效率高、去噪效果好等优势。     

最小二乘支持向量机模型在径流预报中的应用

为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进行预测。经过反复计算分析表明LS_SVM模型在径流中的应用具有较快的计算速度、较好的泛化能力以及较高的预测精度。     

散乱点云数据K-邻域快速搜索算法的研究

K-近邻搜索是海量数据曲面重构中构建合理拓扑关系的关键步骤,其效率直接影响到曲面重构的效率.本文主要研究了一种面向逆向工程的k邻域的快速搜索算法,并通过Visual C 6.0编程实现,最后结合UG二次开发对车身数据点进行了检验.结果表明该算法稳定可靠,效率较高.     

基于模板重构的小型农业作业机变异设计方法

小型农业作业机作为典型的小批量多品种产品,变异设计是降低成本和缩短开发周期的有效途径。针对通过产品的局部变型来满足客户需求的方法可能会导致约束冲突的问题,提出了基于模板的约束关系重构实现产品变异的设计方法。在已有模板的基础上,利用超图表示模板的对象属性及其约束关系,通过模板对象重组和约束规则重构,形成新的规则数据库,在新模板的基础上进行具体结构的配置。该设计方法在小型农业作业机的变异设计中的具体应用,验证了设计方法的可行性。     

水稻品种间穗重构成因子的差异性研究

在盆栽条件下，研究不同穗重型水稻品种稻穗不同部位颖花数、结实率、千粒重的变化趋势及根系性状的差异。结果表明：①一次枝梗颖花数占全穗颖花数的百分率，穗重大的品种全穗及其上、中、下部均小于穗重小的品种，以中部下降幅度最大；二次枝梗颖花数占全穗颖花数的百分率，穗重大的品种全穗及其中、下部均大于穗重小的品种，以下部增加幅度较大。②籼稻品种一次枝梗颖花数占全穗颖花数的比例相对较小，二次枝梗颖花占全穗颖花数的比例相对较大，粳稻品种变化趋势与此相反。③同一品种一、二次枝梗结实率及饱粒千粒重的差异，粳稻大于籼稻。④增加每穗颖花数、结实率和饱粒千粒重均能提高穗重，以每穗颖花数(尤其是二次枝梗颖花数)的促进效果最显著。⑤发达的根系性状是重穗型品种一个重要的特征。     

饮水高钠致肉鸡急性和慢性肺动脉高压综合征

为了探讨肉鸡肺动脉高压综合征 (PHS)的发病机制 ,将 2 4 0羽 1日龄健康AA肉鸡随机均分为对照组 (C)、试验Ⅰ组 (T1)和试验Ⅱ组 (T2 )。从 8日龄起实验组在饮水中添加Na+ ,使水中Na+ 含量分别达 6 0 0和 12 0 0mg·L-1,动态观察和检测各组肉鸡临床表现、PHS发病率、右心与全心重量比 (RV/TV)、红细胞压积 (PCV)、红细胞滤过指数 (FI)和血容量 (BV) ,对各组患病鸡与对照鸡的肺小动脉结构变化进行动态检测和比较分析。结果显示 ,饮水高钠成功诱发了肉鸡PHS ,并显著提高了肉鸡PHS发病率、RV/TV和PCV (P <0 0 5 )。在 2 8日龄以前 ,试验组患病鸡的FI和BV显著增加 (P <0 0 5 ) ,而血管肌化百分率 (%MA和 %WTPV)、管壁面积与管总面积之比 (WA/TA)、平均中膜厚度 (mMTPA)和血管非肌化百分率 (%NMA)无显著差异。 35和 4 2日龄时 ,试验组患病鸡肺血管 %MA、%WTPV、WA/TA和mMTPA显著增加 (P <0 0 5 ) ,%NMA则显著降低 (P <0 0 5 ) ,但FI和BV无变化。从而揭示了饮水高钠使 14～ 2 1日龄的PHS患鸡出现了以肺动脉血流量增加和肺血管阻力升高的血液流变力学变化为主要特征的急性肺动脉高压综合征。使 35～ 4 2日龄的PHS患鸡出现了以肺小动脉肌型化和管壁增生肥厚的血管重构为主要特征的慢性肺动脉高压综合征。     

基于“区块链”理念的新林科人才培养组织体系重构之思考——以安徽农业大学为例

"区块链"具有分布式技术解决、高度信任、集成维护等特点,其核心功能是提升各个维度的治理能力。长期以来,高校采取的职能部门对接二级学院的传统的人才培养管理模式容易使二级学院与职能部门之间信息不对等、各职能部门之间缺乏数据和信息的共享,从而导致重复性工作较多、工作效率不高、人浮于事或者数据断档等问题的产生。而基于"区块链"理念重构新林科人才培养组织体系将有助于打破这一固有管理模式。当前,新林科人才培养组织体系重构面临着新的机遇和挑战。以安徽农业大学为例,其厚重的历史、完整的专业架构和良好的基础设施平台为新林科人才培养组织体系的重构提供了一定的基础条件;同时,新农科建设标准倒逼新林科人才培养组织体系重构,"两性一度"金课标准对新林科人才培养管理体系也提出新要求。从人才培养管理角度看,促进人才培养各环节互联互通以及营造宽松、和谐的外部环境更加有利于学生成长成才。而这恰好与"区块链"的去中心化思想相契合。为此,基于"区块链"理念对新林科人才培养组织体系重构的思路和技术路线进行了设计。以安徽农业大学林学与园林学院为例,依托学校新农村研究院设置在全省的八大综合试验站,以学生培养为核心,以"三全育人"为主线,通过梳理人才培养组织体系基本结构单元,重新架构管理部门、管理人员、教师、学生、教学资源、用人单位、行业需求等"数据块"之间的区块链式互通"立交桥",并通过信息挖掘与及时准确填报、数据安全保障等技术措施,建成信息精准可靠、路径快速便捷、运行优质高效的人才培养体系"区块链",以期实现"资源共享、基地共建、信息透明、精准引培"的新林科人才培养格局。     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。